package 哈希表;

/**
 * @author: 大怪
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 */

import java.util.LinkedHashMap;

/**
 * 运用所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 缓存机制 。
 *
 * 实现 LRUCache 类：
 *
 * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 *
 * 示例：
 *
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 *
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 */
public class 最近最少使用缓存 {
    class LRUCache {
        int cap;
        LinkedHashMap<Integer,Integer> map;
        public LRUCache(int capacity) {
            map = new LinkedHashMap<Integer, Integer>();
            cap = capacity;
        }

        public int get(int key) {
            if(!map.containsKey(key)) {
                return -1;
            }
            int val = map.get(key);
            makeRecently(key);
            return val;
        }

        public void put(int key, int value) {
            if(map.containsKey(key)) {
                map.put(key, value);
                makeRecently(key);
                return;
            }
            if(map.size() >= cap) {
                // 链表头部就是最久未使用的
                int oldestKey = map.keySet().iterator().next();
                map.remove(oldestKey);
            }
            map.put(key, value);
        }
        public void makeRecently(int key) {
            int val = map.get(key);
            map.remove(key);
            map.put(key, val);
        }
    }

}
